物联网见证了互联网技术融入日常生活的巨大发展。然而，由于缺乏安全保障，社会压力和政府行为迫使工程师实施更强大的安全功能。边缘计算如何提供帮助？为什么它会成为物联网未来的终极解决方案？简介自推出以来，物联网设备在全球范围内呈爆炸式增长，估计全球至少有200亿台。虽然物联网(IoT)是一个相对较新的术语，但互联网相关技术的使用可以追溯到互联网本身的诞生。但物联网运动更关注传统上不具备互联网功能的简单设备（如传感器和数据记录器），这就是为什么物联网被视为独立于标准的基于互联网的计算技术（如计算机、笔记本电脑和电话）的原因。一个部门。第一批物联网设备本质上很简单，通常针对利基市场，包括基本的远程温度和湿度记录。由于收集的数据本质上是良性的（即不敏感的），因此对于许多使用默认密码和未加密消息传递协议的设备来说，安全性几乎没有问题。由于最初物联网设备数量较少，再加上缺乏功能，这些设备一直没有被安全专家、网络犯罪分子和政府部门注意到。但随着技术进步、设备变得更加智能以及所收集数据的性质变得更加敏感，所有这一切都在发生变化。敏感数据增加物联网领域的发展加速了人工智能的发展，这得益于物联网设备提供的海量数据。AI系统正被用于为许多现代任务提供支持，这些任务本身就很困难或变化太大，无法使用传统的if语句和switchcase为每种可能性进行编程。这些例子包括句子识别、语音识别、图像识别、智能搜索结果和个性化助手。如前所述，物联网收集的第一类数据本质上是良性的，包括温度和湿度，可用于创建能够响应这些环境刺激的智能系统。但工程师们很快意识到，随着微控制器技术的进步（例如，从8位到32位ARM的转变），可以收集更复杂的数据类型，包括音频和视频。这样的系统可用于创建先进的人工智能物联网设备，这些设备不仅可以收集有关其周围环境的数据，还可以将该数据发送到基于云的人工智能系统，该系统可以从这些数据中学习并在未来使用它来提供更好的结果。例如，AmazonEcho是一种物联网设备，可将用户的语音请求提交到云系统，然后对其进行分析以执行请求并改进人工智能以备将来使用。很快，物联网设备在全球范围内爆炸式增长，其中包含一系列集成功能，包括加速度计、磁力计、运动传感器、相机和麦克风。但这些设备的设计和上市速度实在是太快了，而这正是网络犯罪分子开始利用的地方。IoT设计的变化速度和对IoT设备需求的突然增加使工程师能够在创纪录的时间内扭转产品。加上政府无法应对瞬息万变的市场，以及工程师的短视，市场上数十亿台设备在处理高度敏感数据时的安全措施不足。不久之后，网络犯罪分子将利用物联网设备的许多弱点进行恶意活动，包括DDoS攻击、加密挖掘、勒索和数据销售。市场上的设备要么有默认密码，要么没有密码，不使用加密的消息传递协议，构建在不安全的硅片上，或者在应用程序空间中保留管理权限（即固件将以完整的处理器权限运行）。设备还可以通过允许攻击者轻松获得对设备的访问权限然后使用其网络连接获得Internet访问权限或本地访问权限（这可能允许攻击者访问同一网络上的服务器和其他设备）来暴露网络。尽管世界各地的安全专家和一些行业管理机构发出了警告，但他们开始出台规定，规定工程师应如何删除使他们的设计易受攻击的功能。到目前为止，这些法规中的大多数都更侧重于删除默认密码，但随着时间的推移，这些法规可能会发生变化，以包含更多功能，例如强制加密、设备硬件安全和安全要求。然而，有一种新兴技术可能有助于解决物联网安全问题：边缘计算。边缘计算简介目前，物联网设备从周围收集数据，并将这些数据传输到基于云的平台，该平台可以提供多种功能，包括数据查看、数据学习和数据处理。例如，一个先进的家庭自动化系统可能在一个财产周围有各种物联网传感器，这些传感器的数据被流式传输到基于云的服务，以确定应该如何调整环境控制。使用云进行数据处理通常被称为“云计算”，这实质上意味着数据处理是由负责收集数据的物联网设备远程完成的。但是，边缘计算是物联网设备本身负责部分或全部数据处理的部分。由于当时的技术限制，早期的物联网设备无法进行边缘计算，但随着价格相当的功能强大的微控制器的推出，本地物联网设备可以逐渐开始处理自己的数据。边缘计算的优势边缘计算与云计算相比有很多优势，包括安全性、延迟和可靠性。由于边缘计算设备很少（如果有的话）将数据传输到基于云的系统，因此敏感数据很少受到潜在攻击向量的影响。缺少传输意味着攻击者需要直接访问设备本身，而不是执行中间人攻击、攻击服务器本身或欺骗服务器。将数据保存在设备本地还使设计人员有更多机会通过使用内存加密和专用安全硬件来收集数据来保护数据。边缘计算设备还可以在将敏感数据发送到基于云的系统进行进一步处理之前对其进行部分处理，这有助于混淆数据，使其对攻击者的用处降低（即训练有素的神经网络远不如视觉数据敏感）相机）。在设备本地处理数据本身也意味着延迟大大减少，这对于需要快速结果的应用程序非常有利，例如自动驾驶汽车。本地处理数据的能力也消除了对持续互联网连接的需求，这有助于提高设计可靠性。世界上许多地方仍然受到互联网可靠性的影响，互联网速度也可能大幅波动。边缘计算的使用有助于增加本地网络的可用带宽，从而改善本地服务器和其他物联网设备等其他服务，从而增加单个网络上的最大设备数量（从而允许集成更多物联网设备）.边缘计算的劣势虽然微控制器的成本不断下降，同时性能显着提高，但它们的成本仍然高于廉价的微控制器，这使得低端微控制器更适合量产设备。法规的出台也使得使用具有高级功能所需处理能力的中端设备变得更加困难，这将使它们暴露在外，因为它们可能缺乏硬件安全性。同时，现代产品对人工智能的需求进一步限制了工程师在物联网设备上使用人工智能引擎高效运行神经网络的选择。结论边缘计算为工程师提供了一种新的计算模型，我们可以看到低延迟、高可靠性的物联网设备，可以将云计算的最佳特性与本地处理相结合。安全启动和根对根可靠性等硬件安全功能将成为保护设备的关键技术，包括AI引擎将使设备能够在本地执行大部分数据处理。但是，尽管边缘计算工程师提供了许多安全优势，他们仍然需要仔细考虑他们的设备如何处理敏感数据，他们可能如何被恶意使用，以及他们如何才能不仅保护用户，而且满足需求一个更加互联的未来。为世界舞台做贡献。原文链接：https://www.electropages.com/blog/2020/04/edge-computing-future-iot-solution
